Exploration of prognostic genes linked to phospholipid metabolism and model construction in endometrial cancer drawing on transcriptomics

कैंसर को अक्सर अनियंत्रित विकास के रोग के रूप में समझा जाता है, लेकिन उस अनियंत्रित कोशिका विभाजन के नीचे एक शांत, अधिक मौलिक व्यवधान छिपा है: जिस तरह से कोशिकाएं अपने आंतरिक रसायन विज्ञान का प्रबंधन करती हैं। प्रत्येक कोशिका एक पतली, लचीली बाधा में लिपटी होती है जिसे झिल्ली (मेम्ब्रेन) कहा जाता है, जो एक द्वारपाल की तरह कार्य करती है, यह तय करती है कि क्या अंदर जाएगा और क्या बाहर निकलेगा। यह बाधा मुख्य रूप से वसा से बनी होती है, विशेष रूप से फॉस्फोलिपिड्स नामक अणुओं के एक वर्ग से। एक स्वस्थ कोशिका में, इन वसाओं का उत्पादन और पुनर्चक्रण एक सटीक, संतुलित लय का पालन करता है। हालांकि, जब यह लय टूट जाती है, तो कोशिका झिल्ली अस्थिर हो जाती है, और वे संकेत जो कोशिका को बताते हैं कि कब बढ़ना है या कब मरना है, अनियंत्रित हो सकते हैं। इस चयापचय संबंधी अराजकता (metabolic chaos) को तेजी से कैंसर के एक चालक के रूप में पहचाना जा रहा है, विशेष रूप से गर्भाशय में, जहाँ एंडोमेट्रियल कैंसर नामक एक सामान्य और गंभीर बीमारी उत्पन्न होती है। जबकि डॉक्टरों ने लंबे समय से इस कैंसर का इलाज सर्जरी और दवाओं से किया है, यह बीमारी वापस आ सकती है या फैल सकती है, और वर्तमान उपचारों के अक्सर कठोर दुष्प्रभाव होते हैं। यह अनुमान लगाने की बेहतर आवश्यकता कि कौन ठीक होगा और कौन संघर्ष करेगा, और बीमारी को लक्षित करने के नए तरीके खोजने की आवश्यकता पहले कभी इतनी महत्वपूर्ण नहीं थी।

हाल ही में एक अध्ययन में, टियांजिन कैंसर अस्पताल एयरपोर्ट अस्पताल के शोधकर्ताओं ने एंडोमेट्रियल कैंसर में इस रासायनिक अराजकता का मानचित्रण करने का प्रयास किया। उन्होंने विशेष रूप से उन जीनों पर ध्यान केंद्रित किया जो फॉस्फोलिपिड्स के निर्माण और टूटने को नियंत्रित करते हैं। सार्वजनिक चिकित्सा डेटाबेस में संग्रहीत हजारों रोगी नमूनों से विशाल मात्रा में आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण करके, टीम ने उन पैटर्न की तलाश की जो विशिष्ट जीनों को रोगी के जीवित रहने (सर्वाइवल) से जोड़ते थे। वे केवल किसी भी जीन की तलाश नहीं कर रहे थे, बल्कि उन जीनों की तलाश कर रहे थे जो फॉस्फोलिपिड फैक्ट्री में स्विच के रूप में कार्य करते हैं। उन्मूलन और सांख्यिकीय परीक्षण की एक प्रक्रिया के माध्यम से, उन्होंने उम्मीदवारों की एक विशाल सूची को केवल तीन प्रमुख जीनों तक सीमित कर दिया: SPATA18, XBP1, और LPCAT1। इन तीन जीनों ने एक अद्वितीय हस्ताक्षर (सिग्नेचर) बनाया जो रोगियों को दो स्पष्ट समूहों में विभाजित कर सकता था: वे जो खराब परिणामों के उच्च जोखिम पर हैं और वे जो कम जोखिम पर हैं।

शोधकर्ताओं ने इन तीन जीनों के गतिविधि स्तरों के आधार पर एक गणितीय मॉडल बनाया ताकि प्रत्येक रोगी के लिए एक जोखिम स्कोर की गणना की जा सके। जब उन्होंने इस स्कोर को डेटा पर लागू किया, तो एक स्पष्ट तस्वीर उभर कर आई। उच्च जोखिम वाले स्कोर वाले रोगी, जिसका अर्थ है कि उनके ट्यूमर में जीन गतिविधि का एक विशिष्ट पैटर्न था, उनकी जीवित रहने की अवधि काफी कम थी। इसके विपरीत, कम जोखिम वाले स्कोर वाले लोग लंबे समय तक जीवित रहे। मॉडल विश्वसनीय साबित हुआ, जिसने एक, तीन और पांच वर्षों के लिए एक स्तर की सटीकता के साथ जीवित रहने के परिणामों की सही भविष्यवाणी की, जो मानक बेंचमार्क से अधिक थी। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह केवल डेटा का एक संयोग नहीं है, टीम ने रोगियों के एक अलग समूह पर अपने निष्कर्षों का परीक्षण किया और पाया कि वही परिणाम सत्य सिद्ध हुए। उन्होंने रोगियों से लिए गए वास्तविक ऊतक (टिश्यू) नमूनों के एक छोटे सेट में इन जीनों के व्यवहार की भी पुष्टि की, जिसमें जीनों को सीधे मापने के लिए एक प्रयोगशाला तकनीक का उपयोग किया गया। परिणाम उनके कंप्यूटर विश्लेषण से मेल खाते थे: उच्च जोखिम वाले ट्यूमर में, एक जीन को कम कर दिया गया था जबकि दूसरे को बढ़ा दिया गया था, जो डिजिटल मॉडल के पीछे की जैविक वास्तविकता की पुष्टि करता है।

केवल यह भविष्यवाणी करने से परे कि कौन जीवित रह सकता है, अध्ययन ने एक और परत को खोलकर यह दिखाया कि ये रोगी अलग क्यों थे। शोधकर्ताओं ने ट्यूमर के भीतर के वातावरण का परीक्षण किया, और उन प्रतिरक्षा कोशिकाओं (इम्यून सेल्स) की जांच की जो कैंसर में घुसपैठ कर चुकी थीं। उन्होंने पाया कि उच्च-जोखिम वाले समूह में निम्न-जोखिम वाले समूह की तुलना में प्रतिरक्षा रक्षकों का एक अलग मिश्रण था। उदाहरण के लिए, उच्च-जोखिम वाले ट्यूमर कुछ मेमोरी टी-सेल्स के निम्न स्तरों से जुड़े थे, जो कैंसर को याद रखने और उससे लड़ने के लिए महत्वपूर्ण हैं, और अन्य कोशिकाओं के उच्च स्तरों से जुड़े थे जो प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को दबा सकते हैं। इससे पता चलता है कि फॉस्फोलिपिड जीनों में चयापचय संबंधी त्रुटियां केवल अलगाव में नहीं हो रही थीं; वे पूरे युद्धक्षेत्र को नया आकार दे रही थीं, जिससे शरीर की प्राकृतिक रक्षा प्रणाली के लिए काम करना कठिन हो रहा था।

अध्ययन ने दवा संवेदनशीलता (ड्रग सेंसिटिविटी) को देखकर भविष्य की उपचार संभावनाओं की एक झलक भी प्रदान की। शोधकर्ताओं ने विभिन्न मौजूदा कैंसर दवाओं के प्रति उच्च-जोखिम और निम्न-जोखिम समूहों की प्रतिक्रिया का अनुकरण करने के लिए आनुवंशिक डेटा का उपयोग किया। उन्होंने पाया कि उच्च-जोखिम वाला समूह कई मानक कीमोथेरेपी दवाओं के प्रति कम संवेदनशील होने की संभावना रखता है, जिसका अर्थ है कि इन रोगियों को प्रभाव देखने के लिए उच्च खुराक की आवश्यकता होगी, जो अक्सर विषाक्तता (टॉक्सिसिटी) की ओर ले जाता है। हालांकि, विश्लेषण ने विशिष्ट दवाओं की ओर भी इशारा किया, जिनमें शरीर के ऊर्जा और सिग्नलिंग मार्गों को लक्षित करने वाली कुछ दवाएं शामिल हैं, जो इन कठिन मामलों के लिए बेहतर काम कर सकती हैं। टीम ने दर्जनों ऐसे यौगिकों (कंपाउंड्स) की पहचान की जिन्होंने जोखिम समूह के आधार पर अलग-अलग प्रभाव दिखाए, जिससे पता चलता है कि इस आनुवंशिक हस्ताक्षर के आधार पर उपचार को अनुकूलित करना मरीजों को अप्रभावी दवाओं और दुष्प्रभावों से बचा सकता है।

हालांकि निष्कर्ष उत्साहजनक हैं, शोधकर्ता सावधानी से यह नोट करते हैं कि यह एक शुरुआत है। मॉडल को सार्वजनिक डेटाबेस का उपयोग करके बनाया गया था और नमूनों की एक छोटी संख्या के साथ सत्यापित किया गया था, इसलिए क्लिनिकों में उपयोग किए जाने से पहले इसे लोगों के बड़े समूहों में और अधिक परीक्षण की आवश्यकता है। अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने बीमारी को ठीक कर दिया है या कोई जादु적인 समाधान ढूंढ लिया है। इसके बजाय, यह एंडोमेट्रियल कैंसर को देखने के लिए एक नया लेंस प्रदान करता है, जो वसा चयापचय की अदृश्य रसायन विज्ञान को रोगी के जीवित रहने के दृश्य परिणामों से जोड़ता है। इन तीन विशिष्ट जीनों की पहचान करके, अध्ययन डॉक्टरों को रोगियों का अधिक सटीक रूप से वर्गीकरण करने के लिए एक संभावित उपकरण और वैज्ञानिकों को यह अन्वेषण करने के लिए एक नई दिशा प्रदान करता है कि शरीर का आंतरिक रसायन विज्ञान कैंसर के विरुद्ध लड़ाई को कैसे प्रभावित करता है। यह कार्य सुझाव देता है कि ट्यूमर की चयापचय भाषा को समझकर, चिकित्सा भविष्य में उपचार की अधिक सटीक और प्रभावी भाषा बोल सकती है।